KERAG MCP服务器（知识浏览器MCP）
KERAG MCP是符合 模型上下文协议（MCP） 标准。它是人工智能助手（如Claude Code、Cursor）和KERAG知识库之间的桥梁，允许人工智能像人类一样在结构化的“知识树”中导航、搜索和提取上下文。
与简单的文本检索不同，它使AI助手能够在KERAG知识树（森林）中导航和检索信息。
相关项目
| 项目 | 描述 | 存储库 |
|---|---|---|
| 克拉格 | 用于构建、打包和管理结构化知识库的核心库 | 同旺-AI4S/KERAG |
| KERAG 网站 | 可视化浏览器为手动探索提供Web界面 | 同旺-AI4S/科锐格网站 |
教程
- 建立知识库：学习如何编写知识库文件、打包和分发它们
核心功能
- 层级导航：人工智能可以在知识库的章节、小节和子部分中前后导航，理解上下文。
- 全文搜索：支持跨海量知识模块的精确全文检索。
- 多格式查看：支持以Markdown、树结构或JSON格式输出节点内容。
- 子代理支持：内置
knowledge-explorer.md定义，支持作为独立研究代理的运营。
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快速开始
1.安装服务器
建议使用 uv 为了快速安装，但是 pip 还支持：
# Using uv (recommended)
uv tool install git+https://github.com/TongWang-AI4S/kerag-mcp.git
# Using pip
pip install git+https://github.com/TongWang-AI4S/kerag-mcp.git2.配置AI客户端
服用 克劳德代码 例如，添加以下内容 .mcp.json 或配置文件：
{
"mcpServers": {
"knowledge-explorer": {
"type": "stdio",
"command": "kerag-mcp",
"env": {
"KERAG_LANG": "en"
}
}
}
}3.验证操作
重启客户端后，如果您看到以下工具 knowledge_connect, knowledge_load, knowledge_search等等，集成成功。
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高级配置
命令行参数
kerag-mcp 支持自定义传输协议和网络设置：
--transport：选项包括stdio（默认），sse，或streamable-http.--port：设置端口（默认5669).--host：设置地址（默认0.0.0.0).
环境变量
| 变量名称 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
| KERAG_LOCAL | 项目本地知识库路径 | ./.kerag_modules |
| KERAG_HOME | 全球知识库路径 | ~/.kerag_modules |
| 卡拉格郎 | 知识库内容语言偏好 | en （支持 zh) |
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使用技巧
\[！重要\] 明确指导： 人工智能助手可能并不总是主动触发检索。为了获得最佳效果，请尝试以下命令： - “在知识库中搜索有关\[主题\]的定义。” - “在知识库中查找\[模块名称\]的章节结构。” - “根据知识库中的API指南修改此代码。”
子代理定义
此存储库包含一个初步的子代理定义文件： knowledge-explorer.md。此文件定义 知识探索者 agent，一种专门的研究代理，可以代表主要的人工智能助手调用，以从结构化知识库中导航和提取相关信息。它提供了使用 knowledge_* 工具系列。
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适用范围
KERAG专为高度结构化、层次化的内容而设计：
最适合：
- 技术文件： 代码文档、API参考手册。
- 教育材料： 结构化教程、教科书、学术笔记。
- 知识库： 个人经验总结、百科全书条目。
- 分层文档： 任何部分、章节和小节结构清晰的内容。
不建议用于：
- 叙述内容： 小说、散文或情节驱动的故事。
- 非结构化文档： 单一的新闻报道或随意的博客文章。
- 流媒体日志： 聊天记录、会议记录。
- 零散信息： 任何缺乏清晰层次逻辑的平面内容。
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### KERAG模块-知识库共享 在 KERAG模块 存储库，我分享了我生成的一些知识库模块，这些模块可以直接安装到您的KERAG环境中。 ``bash kerag install https://raw.githubusercontent.com/TongWang-AI4S/KERAG-Modules/refs/heads/main/example/module-name.tar ``许可证
该项目根据MIT许可证获得许可。